運動目標檢測與跟蹤關鍵技術研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、針對運動目標檢測與跟蹤關鍵技術問題展開了研究,在認真總結前人研究成果的基礎上,深入分析與探討了目前運動目標檢測與跟蹤算法研究領域所面臨的主要問題。論文主要針對兩個關鍵技術展開研究,一是運動圖像分割,二是基于粒子濾波的運動目標跟蹤。
　　為了能從含有運動目標的圖像序列中獲取初始背景圖像以及對其進行更新,國內(nèi)外大量的文獻就此進行了深入的研究。常見的有均值法、中值法、統(tǒng)計直方圖、稀疏貝葉斯分類器方法等來獲取初始背景;卡爾曼濾波方法、混合

2、高斯模型等來對背景進行更新。針對傳統(tǒng)混合高斯模型本身計算量大和陰需要影消除的缺陷,和圖像紋理及HSV向量空間特點,本文提出了一種基于HSV彩色空間的分塊混合高斯模型建模方法,該方法減少了傳統(tǒng)模型的運算量,而且可以很好的抑制運動目標陰影,增加了算法的魯棒性。
　　近年來,粒子濾波引起了機器人學、目標追蹤等諸多應用領域?qū)W者的關注。在對建議分布的選擇機制及自適應選擇機制研究基礎上,論文提出了兩種基于建議分布改進的粒子濾波運動目標跟蹤算法

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